a16z 合伙人:让 AI 编辑其他模型权重是被低估的大突破,可解锁持续学习
illscience · x · 2026-11-07
a16z 普通合伙人 Anish Acharya 在播客中表示,「用模型编辑其他模型的权重」是比公众认知更重大的突破,可能解锁持续学习(continuous learning)。
- 他提到近几个月有两项被低估的突破,其一是周一发布的模型互相编辑权重的论文;该工作发布后先获热情后遭批评,但他认为其重要性被低估。
- 他接触的最聪明的研究者已不仅能复现,还能扩展该结果;同时指出可能的约束:模型或无法同时持有对立观点。
被引用的原始工作来自 rikiyatakehi 团队:让 GPT-6 Astra 直接编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重以提升数学能力——仅改动 0.016% 的权重、无梯度无训练,即修复 0.8B 的推理死循环,数学最高提升 6 倍,指令遵循提升 3 倍。团队称之为 Weight-Space Programming:前沿 LLM 可原生读写神经网络权重。
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